苹果|以隐私的名义,一场数据的战争打响了( 三 )



个人数据 , 21 世纪的石油? 2006 年的时候 , 英国数学家克莱夫·汉比(Clive Humby)首次把「数据」比喻成了「新的石油」 。 此后 , 这种说法就在经济学家、学者和 CEO 的口中频频出现 。
石油的珍贵在于它是不可再生的能源 , 但数据是可以无限产生和重复利用的 , 今天的互联网上每天都在产生海量的数据 。
这个比喻成立的逻辑在于 , 整个 20 世纪 , 标准石油、荷兰皇家壳牌、英国石油公司 , 这些控制着石油的公司也控制着经济的命脉 。 放在今天 , 是谷歌、Facebook 这些科技巨头 。
本世纪初 , 手握海量数据的科技巨头们发展出了一门新生意——线上定向广告 。 到 2019 年 , 全球网络广告的市场规模已经突破 3000 亿美元(约合 1.95 万亿元人民币) 。
在广告业一直流传着这么一句话:「我知道在广告上的投资有一半是无用的 , 但问题是我不知道是哪一半 。 」说这话的是百货业之父约翰·沃纳梅克 (John Wanamaker) , 那是 100 多年前 , 传统广告的黄金时代 。
情况在互联网时代发生了变化 , 科技的进步让广告成为了一件很高效的事情 。 某种程度上 , 沃纳梅克的迷思已经不再成立 , 各大科技公司可以很方便地追踪用户行为、记录广告投放所获得的下载或购买转化次数 , 而广告主以此决定向各流量平台支付多少广告费用 。
你或许有过这样的经历 , 在网页搜索咖啡之后 , 就会在电商平台发现咖啡相关的推荐商品 , 手机 App 似乎在时刻监视你的网络生活 。 很多人甚至怀疑 App 在窃听用户 , 这在理论上可行 , 但实际上并不成立 。
实时监听对话有很高的带宽成本 , 巨大的流量很容易被用户察觉 , 也会给公司带来很高的存储和人员压力 , 是一笔不划算的买卖 。 并且 , 仅就定向推荐而言 , 已经有很成熟的技术支持 , 亚马逊在二十年前就使用的邻近算法推荐在今天依旧在广泛运用 。
最为关键的是 , 窃听用户本身就是违法的 , 越是大公司 , 对数据合规就越谨慎 。
而科技公司之所以能做到这种近乎监控式的广告推送 , 都建立在对用户的信息采集上 。 科技公司通常会搜集三类用户数据——行为数据:比如网页浏览历史、停留时长、使用了哪些在线服务;消费记录:比如你购买了哪些商品、退换货记录;个人信息:用户的年龄、学历、性别、所在地区等 。
这些信息在后台就是一个个事实标签 。 通过算法 , 这些标签就形成了所谓的用户画像 。 在大公司内部 , 这些数据是流通的 。 这也就是为什么你在谷歌搜索的商品会出现在 Youtube 的前插广告中 , 早在 2006 年 , 谷歌就以 16.5 亿美元(约合 107.25 亿元人民币)的价格收购了 Youtube 。
除此之外 , 这些大公司也会为中小 App、网站提供相似的用户分析服务 , 并通过平台联系广告主投放广告 , 形成广告联盟 。
这种做法最早由亚马逊发明 , 时至今日 , 大型的科技公司几乎都创建了类似的广告联盟 , Facebook 的 Audience Network , 谷歌的 Adsence , 阿里巴巴的友盟 , 腾讯的广点通和字节跳动的穿山甲 。
在这些公司对外的口径中 , 所有的数据都是经过脱敏处理的 , 所输出的是一个群体画像 , 无法从中反推出个人信息 。 但这些信息是如何采集的 , 又是如何在公司的内部和外部流通的 , 对于普通用户来说依旧是一个无法打破的黑箱 。 而目前也并没有一家科技公司明确地地向用户披露这个过程 。
当科技公司频频爆出数据泄漏丑闻时 , 这种「不透明」就成为了用户恐惧的源头 。 2018 年 , 英国咨询公司剑桥分析(Cambridge Analytica)就被爆出在未经 Facebook 用户同意的情况下 , 利用 5000 万用户数据为美国前总统唐纳德·特朗普(Donald Trump)的竞选活动提供帮助 。